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Applications intégrées de la télédétection satellitaire pour l'exploration minière dans la région de Toksun
Introduction générale
Depuis 1981, date à laquelle Goetz et al. ont identifié pour la première fois des minéraux calcaires et argileux depuis l'orbite spatiale grâce au radiomètre infrarouge multispectral à 10 bandes SMIRR (Space Shuttle Multispectral Infrared Radiometer), la télédétection a révolutionné la portée, l'échelle, le contenu et les méthodes de la recherche géoscientifique. Grâce au développement réussi d'une série d'instruments de télédétection à haute résolution spectrale (tels que le GF5 AHSI chinois, l'AVIRIS américain et le PRISMA italien) et au développement rapide de la technologie satellitaire, la télédétection hyperspectrale a réalisé des progrès considérables en matière d'acquisition de données, d'étalonnage radiométrique, de reconstruction spectrale, de traitement des données et d'identification des caractéristiques du sol. De plus en plus de pays et de régions appliquent largement la télédétection hyperspectrale à l'identification et à la cartographie spectrales des minéraux. Cet article analysera la technologie de télédétection hyperspectrale appliquée à l'exploration minière à travers une étude de cas.
Données et méthodes
1. Données
L’analyse des caractéristiques lithologiques et minéralogiques de la zone d’étude a nécessité l’utilisation de données multispectrales telles que Landsat 9 OLI et ASTER. Afin d’améliorer la résolution spatiale des données, des images Airbus CNES ont également été sélectionnées.
(1) TerrainNuméro 9 OLI du SATselon
Les données Landsat 9 OLI comprennent des bandes multispectrales (VNIR-SWIR, résolution spatiale de 30 m) et une bande panchromatique (résolution spatiale de 15 m). L'interprétation géologique par télédétection et l'extraction d'informations sur la minéralisation/altération, basées sur l'analyse en composantes principales, ont été réalisées à partir de ces données.
(2) Données ASTER
ASTER, un capteur de télédétection embarqué sur le satellite Terra, lancé conjointement par les États-Unis et le Japon en décembre 1999, possède 14 bandes spectrales dans le visible et le proche infrarouge (VNIR, résolution spatiale de 15 m), l'infrarouge à ondes courtes (SWIR, 30 m) et l'infrarouge thermique (TIR, 90 m), améliorant considérablement la résolution spectrale. Comparé aux données multispectrales OLI de Landsat 9, ASTER dispose d'une bande VNIR de moins, mais la gamme SWIR, idéale pour l'étude des caractéristiques d'absorption spectrale diagnostiques des minéraux altérés, a été étendue de 4 bandes (1,60 à 2,43 µm), portant le total à 6 (contre seulement 2 pour Landsat). Différentes combinaisons de couleurs peuvent être sélectionnées pour l'interprétation, en fonction des caractéristiques spectrales des roches et des minéraux.
(3) Données hyperspectrales
L'imagerie hyperspectrale GF-5 comporte 330 bandes spectrales dans le domaine visible-infrarouge à ondes courtes (400-2500 nm) avec une résolution spatiale de 30 mètres. Elle est adaptée à la cartographie lithologique et minéralogique détaillée. Avant utilisation, cette imagerie hyperspectrale nécessite une correction atmosphérique, une correction géométrique et une orthorectification RPC.
2 méthodes
(1) Analyse en composantes principales
L'analyse en composantes principales (ACP) est une méthode d'extraction d'informations sur les altérations géologiques à partir de données multispectrales. Son principe consiste à appliquer une transformation linéaire aux variables tout en préservant la quantité totale d'information, ce qui permet de condenser de nombreuses variables en un petit nombre de variables indépendantes. Chaque composante principale présente une signification géologique différente, et la quantité d'information diminue progressivement avec chaque composante principale. Ce processus réduit la redondance et le chevauchement, rendant les données plus riches et plus précises, permettant ainsi de mieux mettre en évidence les informations utiles et d'améliorer la précision de l'extraction d'information.
(2) Méthode de cartographie de l'angle spectral
La technologie de cartographie d'angle spectral estime la similarité entre un spectre de test (spectre de pixels) et un spectre de référence (spectre de laboratoire, etc.) en calculant l'angle entre eux (Figure 1).
Figure 1. Schéma de principe de l'adaptation d'angle spectral
En supposant que les données d'image aient été converties en réflectance apparente après annulation du rayonnement d'obscurité ou du rayonnement du trajet optique, la dimension spectrale est égale au nombre de bandes. SAM calcule la similarité entre le spectre de test *ti* et le spectre de référence *ri* à l'aide de la formule suivante :
Où : nb représente le nombre de bandes. La similarité entre deux spectres n’est pas affectée par la longueur du vecteur ni par le gain, ce qui réduit l’influence du contraste topographique. a varie de 0 à 90°.
La méthode de cartographie minérale SAM permet d'identifier rapidement tous les minéraux connus dans une bibliothèque spectrale et de les afficher à l'aide d'images couleur catégorisées, ce qui facilite l'observation directe à l'œil nu de la gamme de distribution des minéraux d'intérêt.
Analyse des résultats d'extraction
Les résultats extraits ont été segmentés par une méthode de seuillage « moyenne ± N * écart-type ». Plus précisément, pour les anomalies d'altération par coloration du fer, N a été fixé à 1,5, 2 et 2,5 ; pour les anomalies d'altération par argile, N a été fixé à 2, 2,5 et 3, les classant ainsi en trois niveaux : niveau 1, niveau 2 et niveau 3. Un filtre passe-bas gaussien 3×3 a ensuite été appliqué aux anomalies d'altération graduées afin d'éliminer le bruit de fond. Les résultats finaux concernant les anomalies d'altération extraites pour la zone d'étude sont présentés sur la figure 2.
Figure 2. Résultats de l'extraction des informations sur les altérations.
Le quartz, la séricite, la chlorite et l'épidote ont été segmentés à l'aide d'un seuil de « moyenne ± N * écart-type ». Pour les anomalies d'altération non ferreuses, N a été fixé à 2, et les résultats ont été superposés après filtrage par un filtre passe-bas gaussien 3×3 afin d'obtenir le résultat d'extraction d'informations d'altération 1, ce qui a permis d'obtenir le résultat d'extraction d'informations d'altération 2 pour la zone d'étude (Figure 3).
Figure 3. Résultats de l'extraction des informations sur les altérations dans la zone d'étude.
Cartographie hyperspectrale
En plus d'utiliser la cartographie multispectrale, cet article utilise également les données GF5 pour la cartographie hyperspectrale, ce qui corrobore les résultats de la cartographie multispectrale (Figure 4).
Figure 4. Résultats de la cartographie hyperspectrale
En résumé, à partir des données existantes et des travaux réalisés, nous avons obtenu une carte complète d'information sur la prospection des altérations par télédétection (figure 3) et une carte des résultats de cartographie hyperspectrale (figure 4) pour cette région. Les résultats montrent que la région présente un fort potentiel de prospection ainsi que de bonnes caractéristiques structurales en termes de matériaux mères, de guidage du minerai et de réservoirs minéralisés.